点击菜单：wiview\\Residual Tests\\White***,，屏幕显示:
可见Obs*R-squared的p值为0.084>5%，所以接受原假设，及模型不存在该种形式的异方差。
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（5）Spearman检验法
第一步，对原模型用OLS法计算残差ei ;
第二步，计算ei 的绝对值与Si 的等级差di ；
输入：sort e1 s 回车
输入：plot e1 s 回车,屏幕显示图:
利用
时序图可以方便地计算出等级差ddi (见表3B-1.2)(等级差ddi = ︳ei︳的等级 - Si 的等级)
表3B-1.2 ∣ei∣的等级 1 2 3 4 5 6 7 8 9
第三步，计算ei与Si 的等级相关系数
输入：data dd 回车，输入等级差ddi的相应数据。
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Si的等级 1 11 9 17 3 5 6 4 10 等级差ddi 0 -9 -6 -13 2 1 1 4 -1 ∣ei∣的等级 10 11 12 13 14 15 16 17 Si的等级 7 14 2 13 8 16 12 15 等级差ddi 3 -3 10 0 6 -1 4 2 输入：genr dd2=@sum(dd^2)
输入：Genr rs=1-((6*@sum(dd^2))/(17*(17^2-1))) show dd2 rs
回车，由屏幕显示数据，得：dd2=@sum(dd^2)=∑ddi= 484,所以，ei与Si 的等
2
级相关系数为：
2 2
rs= rs=1-((6*@sum(dd^2))/(17*(17^2-1)))=1- (6∑dd i) / n (n-1) = 0.4069,
第四步，对总体等级相关系数ρs进行显著性检验，并说明检验结果
统计量t= rsn?2/ 1?rs=2.7484,临界值t0.025(15)=2.131,表明样本数据异方差
2性显著，认为模型存在异方差性。
3B-1.4克服、处理模型的异方差性
处理模型的异方差主要有两种方法：对原模型进行变换和加权最小二乘法（WLS）。人们通常采用的经验方法是：并不对原模型进行异方差检验，而是直接选择加权最小二乘法，尤其是采用截面数据作样本时。如果确实存在异方差，则被有效地消除了；如果不存在异方差，则加权最小二乘法等价于普通最小二乘法（LS）。
(1) 对原模型进行变换
根据上述对模型异方差的检验可知，异方差结构为：?i2 =（1.6411 + 5.677E-05Si ）。
2
则，用1.6411 + 5.677E-05Si去除原理论模型的两端所得到的新模型就可消除异方差。为表达方便，不妨设：eei=1.6411+5.677E-05*Si,则新模型为：
Yi/ eei = b0/ eei + b1 （L i/ eei） + b 2 （S i/ eei） +εi/ eei (i=1,2,??，17) 用软件包估计该模型的具体操作如下： 键入：genr ee=1.6411+5.677E-05*S 回车 键入：genr yy=y/ee 回车 键入：genr ss=s/ee 回车 键入：genr ll=l/ee 回车 键入：genr b=1/ee 回车
键入：ls yy ss ll b 回车，屏幕显示：
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根据回归结果所显示的统计数据，变换后的模型不能通过统计检验。观察残差图（图RAF）可知，新模型并没有有效消除异方差性。这是因为，我们利用Glejser检验法所得到的所谓的异方差结构函数并不是异方差结构的较理想形式，利用它来变换模型，也就很难达到预期的理想结果。
(2) 加权最小二乘法（WLS）
在利用软件包时，WLS的具体步骤如下：
第一步，对原模型用OLS法计算残差ei并将其表示为单独的序列： 键入：genr e=resid 回车
第二步，建立1/ei序列： 键入：genr h=1/ abs(e) 回车
第三步，以1/ei序列为权数估计模型： 键入：ls(w=h) y c s l 回车，屏幕显示：
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可见，利用WLS估计原模型，求得的回归方程的统计显著性明显提高，拟合优度也达到非常好的程度。
3B-2 实验课题2——自相关的检验与修正
关于自相关的检验与修正方法，是计量经济学中另一个重要的课题。一般经验告诉我们，对于采用时间序列数据作样本的计量经济模型，由于在不同样本点上解释变量以外的其他因素在时间上的连续性，带来它们对解释变量的影响的连续性，所以往往存在自相关性。对于自相关的检验主要有解析法和图示法两种方法，但其思路是相同的，即：检验自相关性就是检验随机扰动项之间的相关性。一般情况下，首先OLS用法估计模型，求出随机扰动项的近似估计量——残差ei，然后检验残差ei之间的相关性以达到判断随机扰动项是否具有自相关的目的。一阶自相关是最常见的一种自相关问题，经验表明如果不存在一阶自相关，一般也不存在高阶自相关。所以在实际应用中，首先检验模型是否存在一阶自相关（常用DW检验法），然后再作进一步的处理。对于存在自相关的模型，一般采用差分法法来克服和处理。下面的例题就是围绕这些内容来说明相应的操作方法。
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